AI生图改不动？这个开源项目让设计稿既好看又能改
好看和好改，为什么总要二选一？
现在用AI生成一张海报，已经不是难事。输入一段提示词，构图、配色、光影很快就能到位，第一眼看起来甚至不输专业设计。但问题往往出在交付前的最后一刻——运营说“价格数字错了”，品牌方要求“Logo往右挪5像素”，编辑发现标题里有个错别字。
这时候才发现，画面里的文字、人物、背景早已被压成一张静态图片。想改一个局部？要么用修图软件涂抹修补（效果通常很假），要么重新生成整张图。可新图即使修好了文字，也可能顺手改掉了原本满意的构图、色调，甚至把人物姿势都换了。
反过来，如果让Coding Agent直接写HTML呢？文字确实是真实的，元素也能单独选中移动，样式可以逐项调整。但成品常常像一个规整但平庸的网页模板，缺少设计师对视觉重心、留白、字体层级和空间关系的精细推敲。
一个有审美但改不动，一个改得动却未必好看。Editable Design这个开源项目，想解决的正是这个尴尬的二选一。
不是把图片塞进网页，而是把设计重新做一遍
Editable Design的核心思路并不复杂：让视觉模型负责它擅长的艺术指导，让代码负责它擅长的结构化表达，再让一个持续工作的Agent把两者接起来。
具体来说，整个流程分几步走：
- 理解需求：确定画布尺寸、信息层级和整体视觉方向；
- 视觉模拟：调用视觉模型探索构图、色彩和空间关系，但这张图只是参考，不会直接交付；
- 素材生成：Agent根据参考图，重新生成干净、独立的视觉元素，比如插画、背景纹理、装饰图形；
- 结构重建：用语义化的HTML重建版式，标题、价格、说明文字全部保留为真实文本；
- 渲染检查：在浏览器中实际渲染，观察是否出现文字溢出、字体未加载、图层错位等问题；
- 迭代修正：如果发现问题，Agent继续调整代码或素材，直到通过检查；
- 交付成品：最终输出包含可编辑文件、演示页面和完整设计回放记录。
这里最关键的变化是，生成不再止于“出图”。同一个Agent从理解需求开始，一直负责到渲染、检查和修复。它既要做出设计决策，也要面对浏览器里真正渲染出来的结果。
文字能改、图层能拖，设计过程也能回放
最终交付的不是一张PNG，而是一个结构清晰的HTML文件。用户打开后可以直接双击修改文字内容，也可以单独选择和拖动插画、背景、装饰与文本图层。因为所有元素都保持独立，局部修改完全不需要重新生成整张图。
更特别的是，项目还提供了一个叫“Agent Design Replay”的功能。它记录的不是简单的聊天日志，而是从需求理解、构图规划、素材生成，到HTML实现、渲染观察和局部修复的完整路径。
比如，你可以看到Agent最初如何安排信息层级，后来发现标题挤出了边界，于是调整了字体大小和行高；或者它尝试了三种不同的背景纹理，最终选了最不抢主体的那个。这种可追溯性，在当前大多数生成式设计工具中几乎是空白。
为了避免“看着差不多”就直接交付，Editable Design还设置了确定性检查，包括画布尺寸是否准确、字体是否正确加载、图层命名是否规范、实际渲染是否符合预期，以及能否在配套编辑器中正常往返操作。换句话说，编辑能力不是演示视频里的特效，而是交付格式本身的一部分。
14组案例，专挑AI生图最怕的场景
目前项目仓库展示了14组案例，覆盖6类视觉设计任务：营销活动、信息设计、文字型设计、海报、学术海报与艺术设计。
这些例子刻意选择了AI生图最容易露怯的场景：
- 大量中文：比如《滕王阁序》全文海报，传统生图容易出现乱码或字体不统一；
- 密集信息：如“纽约三日攻略”或“腹肌训练计划”，包含时间表、地点、动作说明等多层信息；
- 价格数字：电商护肤品海报中的促销价、原价，要求绝对准确；
- 表格化模块：小熊猫百科卡片，需要严格对齐的图文区块；
- 长文案层级：学术研究海报，主标题、副标题、作者、摘要、图表说明各有其位。
以传统方式处理这类任务，最难的往往不是“画得够不够漂亮”，而是“文字能否准确、信息能否完整、后续能否改动”。结构化交付正好把问题从“要求模型一次画对所有字”变成“让文字从一开始就保持为文字”。
每组案例都同时提供最终渲染图、可编辑演示链接和Agent设计回放视频。对于想复现流程的开发者，仓库已经开源了Editable Design Codex Skill；如果源文件结构允许，还可以通过配套工具进一步导出为元素独立可选的PowerPoint文件。
AI设计的下一步，可能不是生成更大的图片
过去两年，图像生成模型一直在比拼分辨率、真实感和指令遵循能力。但Editable Design提出了另一个问题：一张图生成之后，能不能自然地进入接下来的工作？
真实的设计流程很少在第一次出图时结束。文案会改，素材会换，比例要适配不同渠道（比如从横版海报改成竖版短视频封面），同一套视觉还要衍生出多个版本。只交付像素，意味着模型完成了创作的前半程，却把后半程重新留给人类手动处理。
结构化、可编辑的生成式设计，试图把这条链路继续往后推一步。视觉模型不再承担所有工作，而是提供审美先验；代码也不再单独决定画面，而是承接结构；Agent则在两者之间持续观察和修正，直到产出一份可以真正接着用的设计稿。
它未必会取代Figma或Photoshop这样的专业设计软件，也不是要把每个设计师都变成前端工程师。更现实的意义在于：当AI参与设计时，交付物终于不必只有一张PNG。
从“帮我画一张图”到“给我一份还能继续改的设计”，也许才是AI设计真正走向生产环节的开始。